前言:隐私计算技术最初萌芽于1978年Rivest等人提出的同态加密思想,而后随着技术的进步,逐步从纯密码学理论接近实际应用,目前已经成为一门涵盖密码学、计算机系统、人工智能、数据科学等众多领域的综合性学科,并正在产业应用落地中加速发展。目前,针对隐私计算的系统性的学习资源还有待开发、整合、完善,并且还需紧跟技术发展更新迭代。

基于以上背景,隐语开源社区联合20位顶尖高校学者与产业代表,推出“隐私计算系列”线上慕课。本系列课程划分为7为大模块:课程前瞻、隐私计算全局概览、概念基础、技术应用、案例介绍、框架基础、动手实践,融合了基础理论与实践应用,将由浅入深为大家呈现100+专业细分知识点。

该课程于11月29日在隐语开源社区首发!首期上线8节课程,包含:课程前瞻、隐私计算全局概览、隐私计算概念基础(多方安全计算、同态加密、安全求交和匿踪查询)、动手实践。其中,“动手实践”模块课程是基于隐语框架,通过实践应用相关技术解决实际数据隐私问题,适合对隐语开源框架已经比较熟悉的人群进行高阶学习,后续每周一上线3~5期课程,面向社会公众公开分享,以期普及基础知识、提升行业广泛认知、落足隐私计算技术应用!

课程亮点

  • 权威阵容体系化内容:隐语开源社区特邀来自清华大学、上海交通大学、浙江大学、弗吉尼亚大学高校学者与蚂蚁集团、阿里CRO双子座实验室、阿里巴巴达摩院产业代表联袂出品。20门课程由浅入深,逐步进阶。

  • 注重隐私计算的基础性:由于隐私计算本身涵盖面比较广,很难穷尽可能会用到的相关技术,此次系列课程更关注科普性易学性,希望奠定良好的基础,进而提升体系化思维和解决问题的能力。

  • 强调技术的学以致用:课程不只覆盖隐私计算相关基础理论,还强调技术的实用性,通过基于隐语框架专门开设的实践课程,帮助利用相关技术解决实际问题。

  • 知识细分拓展丰富:按照章节拆分小视频涵盖100+细分知识点,匹配零散的学习时间。此外还针对课程附有拓展学习资料推荐,为自由钻研补足指引。

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